人工智能应用离开数据积累无异于”无米之炊”（料）
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数据资源作为人工智能的三大基础条件之一，其重要性不言而喻。基于深度学习的模型训练，正是
建立在大量样本数据的基础之上，样本数据的数量和质量，都将影响到模型表现的好坏，离开数据谈人工智能应用无异于“无米之炊”。
产学两界的数据积累差距因互联网而有所缩小但并未消除。除了在计算设施以及研发经费等因素的
影响，训练数据的可获得性是科技巨头，尤其是互联网巨头最明显的优势之一。虽然借助互联网的
发展和普及，学术界与产业界在数据积累方面的差距有所缩小，但并未消除，或许这也正是近年来
人工智能领域的泰斗人物纷纷加盟大型科技巨头，相关应用与研究成果越来越容易出现产业界实验
室的原因之一。目前公认的深度学习领域巨头之中，尚留在学术界的仅剩加拿大蒙特利尔大学的YoshuaBengio教授。学术巨头与科技巨头的结合，有力推动了人工智能应用的发展。
人工智能领域的泰斗人物纷纷加盟大型科技巨头
重视线上数据的作用，但不应忽视线下数据的价值。目前人工智能应用相对成熟的是基于社会和媒
体的互联网大数据。得益于互联网、移动互联网的迅速发展，线上数据的获取难度大幅降低，每一
个瞬间都会有无数的文本、语音、图片和视频等非结构化数据产生，为人工智能应用的实现提供了
充足的养料。同时必须承认，线下的生活以及生产场景，同样存在海量的数据，尤其是随着传感器
成本的下降和物联网的推进。但线下数据存在的问题是，如何确定数据的可用性，以及应当采集哪
些数据还有考究。在大家都关注基于互联网数据的人工智能应用时，人工智能技术在线下垂直领域中的应用或许将打开另一片空间。
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